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        阿里云、華為云們的算力革命

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        【摘要】實際上作為國內算力建設的重要參與方,包括阿里云、騰訊云、百度云、浪潮云等在內的各路云巨頭,早已經圍繞算力市場展開了競賽。

          劉曠 原創  ·  2022-08-22 10:57
        阿里云、華為云們的算力革命 - 金評媒
        作者: 劉曠   


        隨著人工智能、云計算、物聯網、自動駕駛、大數據等前端科技的不斷延伸和發展,作為數字經濟底座的算力資源,正日漸發展成為衡量國家生產力的新晉指標。據中國信息通信研究院測算,截至2021年底,中國算力核心產業規模超過1.5萬億元,關聯產業規模超過8萬億元。其中,云計算市場規模超過3000億元,互聯網數據中心(服務器)市場規模超過1500億元,AI 核心產業規模超過4000億元。


        據工信部在中國首屆算力大會上披露的數據顯示,國內算力產業近五年平均增速超過30%,算力規模超過150EFlops(每秒15000京次浮點運算次數),排名全球第二,第一是美國。實際上作為國內算力建設的重要參與方,包括阿里云、騰訊云、百度云、浪潮云等在內的各路云巨頭,早已經圍繞算力市場展開了競賽。


        云巨頭開啟算力競賽


        作為云計算產業的底層核心基礎設施,數據中心也是云計算廠商布局的重要抓手。近年來伴隨著數字新基建浪潮的來臨,阿里云、騰訊云、百度智能云和華為云等廠商都相繼宣布,數據中心建設將成為今后數年的重點投資領域。


        早在2020年各云巨頭對外公布的數據中心投資計劃中,阿里宣布未來三年再投2000億元,用于云操作系統、服務器、芯片、網絡等重大核心技術研究和面向未來的數據中心建設;同一時期,騰訊也宣布未來五年再投入5000億元,用于云計算、超算中心、人工智能、網絡安全、量子計算和物聯網系統等方面;百度計劃未來十年將繼續加大在人工智能、芯片、云計算、數據中心等新基建領域的投入,并預計到2030年,百度智能云服務器臺數將超過500萬臺。


        除了BAT之外包括華為、中國移動等在內的ICT、通訊運營商等企業,也紛紛參與到數據中心的建設中來。比如,華為云已經先后在烏蘭察布、蘇州、廊坊、貴安等地,建立了多個數據樞紐中心,這些地方也有中國移動、聯通等通訊運營商企業的身影。


        除了國內之外,巨頭的云數據中心還廣泛分布于全世界各地。比如,目前阿里云的全球云數據中心已經有數百個,基本覆蓋超過200多個國家;騰訊云、華為云也分別在各自的海外市場如東南亞、北美、歐洲、中東等地修建本地數據中心……不難發現,在多重因素推動下一場云巨頭的算力競賽已經拉開了帷幕。


        從產業發展現狀來看,最近十年行業算力的增長,嚴重滯后于數據的增長的局面亟待改變。半個世紀之前,人類第一次將阿波羅11號飛船送上太空時所搭載的電腦,CPU主頻只有0.043MHz,今天一部智能機的主頻都在2500MHz,是五十年前的5萬倍,如今在物聯網的作用下,數以千億計的聯網設備疊加復雜的場景正在引發產業數據大爆炸。在此背景下,算力滯后的問題將變得愈加尖銳,因此云巨頭投身算力基礎設施建設無非是未雨綢繆,為其接下來的云服務、AI等數據應用做鋪墊。


        從政策方面來看,國家關于數字新基建的政策不斷出臺,正在推動數字基建進入全新的發展階段。近年來國家陸續推出了包括“東數西算”等在內的一系列數字新基建建設計劃,大力推動國家算力網絡的建設,為算力基礎設施的建設提供了外部助力。


        從算力產業本身的產業鏈情況來看,它具有規模大、技術密集、覆蓋范圍廣等特點,成為當下國內經濟轉型背景下重要的推動型產業。如今,小到芯片、手機、PC,大到汽車、互聯網、超算中心、區塊鏈、超級計算機、元宇宙等產業,都離不開算力的加持。據中國信通院預計,每1元的算力投入,可以帶動3-4元的GDP經濟產出。


        據預計,今年國家將開工25個國家數據中心項目,帶動各方面投資將在1900億元,預計在“十四五”期間該項投資還將以年均20%的增速增長,累計帶動投資達到3萬億元??傊?,基于種種有利因素,各路云巨頭紛紛按下算力競賽加速鍵。


        安全、低碳成競逐方向


        不過,隨著數據中心等基礎設施的逐步擴大,其面臨的挑戰也越發顯著。此前,阿里云因發現阿帕奇log4j2組件安全漏洞,未及時告知工信部而被罰暫停合作6個月,此事曾一度引發外界對于算力安全的關注;另外,數據中心高功耗的行業特性,使其一直面臨越來越多的低碳環保質疑。不難看出,在數據大規模上云、低碳經濟加速推行的大背景下,低碳、安全等因素日益成為影響算力行業發展的重要因素。


        一方面,各個巨頭都在圍繞著云安全、算力安全做布局,以較強的產品安全設計來獲取用戶對品牌的信賴。


        比如,騰訊云為了推動安全算力落地,推出了自研的基于安全算力的算法,以及全局威脅檢測與全網全出口攔截的防御解決方案—騰訊天幕;阿里云也推出了阿里云原生安全SOC,由此構建起了一個實時識別、分析、預警安全威脅的統一安全管理系統,通過防篡改、防勒索、防病毒、鏡像安全掃描等安全能力,實現從檢測掃描、響應、溯源的自動化安全運營閉環,保護云上資產和本地服務器安全;華為云則圍繞云安全提出了“正向建、反向查、云邊端網一體防御”的云安全理念,并在今年提出了全新的HiSec3.0安全解決方案,該方案具有“全流程安全可信、全智能威脅分析、全云網邊端協同、全新安全云服務”的特征。


        另一方面,基于降低能耗實現低碳運營的考慮,降低功耗成了各個云巨頭推動產業發展的核心指向。


        以電能利用效率(PUE)的指標來看,目前國內的頭部云服務巨頭,阿里云、騰訊云、百度云均已滿足國家標準。按照國家規定來算,2021年底新建數據中心電能利用效率要達到1.35以下,2023年要達到1.3以下,寒冷地區達到1.25以下。而截止2021年,百度云、阿里云、騰訊云等的電能利用效率,均已經達到了1.3的指標,最低值甚至可以達到1.06,已經遠遠超越現行國家標準了。


        總的來看,未來隨著技術的發展和碳中和的推進,圍繞安全、低碳等要素的新算力中心建設將會是核心指標,并將成為云巨頭未來在算力市場競爭的關鍵點。


        服務器、芯片成關鍵強化環節


        作為數據中心中的重要組成部分,服務器中的CPU、GPU決定了服務器的算力。據信通院數據顯示,服務器在數據中心中的硬件成本占到了70%左右,而芯片成本則占據服務器成本的絕大部分。根據IDC的研究數據顯示,CPU(中央處理器)、GPU(圖像處理器)、DRAM(動態隨機存取處理器)三個模塊中的芯片成本在基礎型服務器中占比約30%,在更高性能的服務器中占比高達50%-80%。正因為如此,服務器、芯片逐漸成了巨頭們選擇重點強化的領域。


        一方面,巨頭紛紛通過自研來提升自身服務器產品的性價比,優化其產品體驗。目前,阿里云的五大超級數據中心已經部署了其自研架構的神龍云服務器,并應用了阿里巴巴自研的AI芯片含光800。此外,阿里巴巴旗下平頭哥半導體有限公司于2021年10月發布了首顆ARM服務器芯片倚天710,也已經在阿里云數據中心部署使用。


        與此同時,騰訊云面向云計算數據中心場景發布了星星海自研服務器,并分別發布了AI推理芯片“紫霄”、視頻轉碼芯片“滄?!焙椭悄芫W卡芯片“玄靈”等三款自研芯片,并已經取得進展。百度的昆侖芯片一代、二代,也都已經應用于自己的人工智能算力中心之中了;在研發方面一向用心的華為,也發布了自己的鯤鵬處理器,適用于自己的TaiShan服務器。


        據公開數據來看,這些新推出的芯片、服務器均實現了穩步的降本增效??傊?,通過推動自研服務器、芯片,目前國產云巨頭們都已經開始在降功耗、降成本、提升用戶體驗方面,邁出了重要一步。


        另一方面,在數據大爆發的背景下,各大巨頭紛紛轉向以ARM、FPGA、ASIC等為核心的低功耗計算架構,避免對單一架構的過度依賴。


        過去數十年,全球算力基本上是CPU一家獨大,然而近年來隨著半導體工藝制程逼近極限,CPU算力愈加陷入瓶頸。隨著人工智能時代的到來,具有更低成本更高效率的GPU,逐漸成為了首選。不過,從行業來看,GPU并不是唯一選擇,但它代表了大數據、云服務時代,廠商對于高效、低功耗、低成本的專用芯片的追求。在外部場景日益復雜的背景下,非X86的算力架構百花齊放,日益承擔起更大算力場景的“重任”。


        以FPGA和ASIC兩個專業芯片來說,它們沒有傳統CPU的指令集,無需共享內存,而是直接以流水線的方式處理數據,不僅速度快而且功耗低的驚人,當然代價是它僅用于特定目的,基本只能走定制或者半定制路線。


        但在大數據算力場景之中,廣泛的數據處理需求與追求效率的“KPI”使其專業價值更被看重,大量的廠商研發、使用這些專用芯片就證明了這一點。比如,如今微軟在自家一半以上的數據中心的服務器中,使用了FPGA加速卡;谷歌更是基于ASIC架構,開發了專用于加速神經網絡計算的TPU芯片,亞馬遜、IBM等業界大佬也都紛紛跟進。


        從長遠來看,異構、安全、綠色、集約化等特征,將成為未來算力發展的核心指標,也將是各路巨頭強化自身實力所要補足的核心環節。


        算力革命下的新機遇與新挑戰


        如前文所述,作為支持數字經濟以及智能化的核心基座,以數字新基建為代表的算力革命,正在催生出前所未有的新機遇,同時也將帶來一些不可避免的現實挑戰。


        從機遇來說,目前國內四大云巨頭雖然目標不同、生態不同,但都在以推動算力投資為抓手打開自己的新邊界。


        以騰訊和華為為例,騰訊正在通過算力基礎設施投資,為其推動空間從平面向立體、實景網絡與虛擬網絡的數字孿生、三維視覺網絡提供算力支持,加速一體化的數字技術與真實世界融合的全真互聯網時代的到來;身為ICT通訊技術大佬的華為則聚焦數字基建,推動全光終端(全場景)、全光錨點(就近接入)、全光網關(無縫銜接)、全光調度(低時延)的全鏈條算力聯通,努力做數字基建的“擺渡人”。


        不過,目前國內搭建算力網絡也依舊面臨諸多挑戰,其具體體現在以下2個方面:一是網絡方面仍面臨較多的問題,如實時性缺乏保障、寬帶太小,互聯互通不足等;二是算力產業鏈“關鍵環節”的國產化依舊比較低,包括服務器整機、操作系統、算力數據庫等領域,依舊較多受外部因素制約。


        網絡方面以寶鋼為例,其內部提到的云化問題就包括:存在大量非云化設備、協議不開放、工業連接不豐富、多網并存網絡安全無法保障等,就很直觀地體現了當下算力網絡發展應用所面臨的窘境。另外,諸如實時性差,對于產業數字化帶來的挑戰也很大。比如,生產中因為網絡慢了一秒,就有可能導致整個生產的連續性遭到破壞,進而引發大規模返工造成企業巨大虧損。


        國產化方面,目前服務器、操作系統以及數據庫等關鍵環節,仍然為國外巨頭所壟斷。近年來國內巨頭雖然都在研究自己的服務器和專屬芯片,但業內人士認為互聯網“造芯”(多為滿足自用),很難從根本上解決國內服務器依賴芯片進口的現狀。


        因此從長遠來看,要想保持國內算力網絡建設的持續健康發展,還需要繼續加大力度補齊短板,通過產學研并舉掌握核心技術,在高端芯片、核心算法等關鍵領域取得突破,才有望在未來實現國內算力網絡資源的自主可控,進而避免算力網絡陷入被“卡脖子”的風險之中。


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        劉曠

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